電話対応AIに任せる電話と任せない電話　コールセンターの用件別の判断基準

電話対応AIに任せる電話は、件数の多さではなく「AIが間違えたとき、その通話の中で取り返せるか」で選びます。取り返せる用件は丸ごと任せられ、取り返せない用件は人に残す。その中間にある多くの用件は、用件ごとではなく「聞き取りまではAI、判断と手続きは人」のように工程で分けると任せられる範囲が広がります。本稿では、任せ方の4つの型、用件ごとに確かめる4つの問い、それを1枚にした判定表の例を示します。

任せるか任せないかの前に、任せ方を4つに分ける

「この電話はAIか人か」の二択で考えると、ほとんどの用件が「人」に寄ります。少しでも例外があると、二択では人を選ぶしかないからです。そこで先に、任せ方を4つに分けておきます。

任せ方	AIがすること	人がすること	向く用件の例
A 完結	聞き取り・確認・回答や手続きまで	例外の受け止めだけ	営業時間・手続き方法の案内、ログイン方法、配送状況の照会
B 受付	用件と連絡先を聞いて記録する	後で折り返す、処理する	夜間の修理受付、資料請求、折り返し予約
C 聞き取って人へ	用件と本人確認の一部を聞き、要点を渡す	判断・説明・手続き	契約内容の変更、請求の問い合わせ
D 最初から人	名乗って即つなぐ（または使わない）	最初から最後まで	事故・不正利用・強い不満

AとDだけで考えると、自動化できる用件はすぐに尽きます。実際に件数が動くのはBとCです。Bは夜間や混雑時の受け皿として、Cは人の通話時間を短くする前さばきとして効きます。

ただしCは、渡し方を間違えると逆効果です。AIに話した内容を人にもう一度話させると、顧客は二度手間を感じます。AIから人へ渡す瞬間の設計は、当ラボのエスカレーション設計の記事で扱っています。

用件ごとに確かめる4つの問い

用件一覧の1行ずつに、次の4つを問います。業務全般を自動化に向くかで分ける軸はコールセンターの自動化はどこまでできるかにまとめているので、ここでは電話という経路に固有の見方に絞ります。

1. AIが間違えたとき、その通話の中で取り返せるか

案内を読み違えても、顧客が「いえ、そうではなく」と言えば戻れる用件は任せやすい。注文の確定や解約の受付のように、間違えた結果が通話の後に残る用件は、最後の確定だけを人に残すか、AIが確定前に読み上げて確かめる工程を必ず入れます。

2. 電話で受け取る情報が、音声で崩れにくいか

「はい・いいえ」「日付」「選択肢から選ぶ」は崩れにくい。長い番号、住所、氏名の漢字は崩れやすい。崩れやすい項目が多い用件は、数字キーでの入力に切り替えるか、Bの受付にとどめます。たとえばAWSのAmazon Connect Customerの管理者ガイドは、複数桁のキー入力を受け取るブロックの用途として、カード番号や折り返し先の電話番号を例に挙げています。

3. 答えや手続きの元が、システムから取れるか

配送状況、予約の空き、契約内容。AIが参照できる場所にデータがなければ、AIは「担当者から折り返します」と言うしかなく、Aのつもりで設計してもBになります。ここは技術の問題に見えて、実際は社内のデータ整備の問題です。

4. かけてきた人は、待てる状態か

事故、不正利用、故障で生活が止まっている、強く怒っている。こうした電話は、AIが正しく答えられるかどうか以前に、AIが出ること自体が不満を生みます。同じ用件でも顧客の困り方で担当を分ける考え方は、用件と顧客の期待を分けて考える記事で扱いました。

1・3・4のどれかが「いいえ」なら、Aは外してB・C・Dから選びます。2だけが「いいえ」の用件は、崩れやすい項目を数字キーで受けられるならAに残せます。住所のようにキーで受けられない項目なら、Bの受付にとどめる。目安としてはこれで十分です。

コールセンターで人に残す電話

4つめの問いには調査の裏付けがあります。BIZTELを提供するリンクが2024年11月に公表した20〜60代500名への意識調査では、オペレーターに対応してほしい場面の上位は「商品やサービスの不具合・不明点」61.3%、「自己解決できなかったこと」55.8%、「緊急の用件（事故・リコール・不正利用など）」51.7%でした。

この3つは、そのまま人に残す電話の候補になります。とくに「自己解決できなかったこと」は見落としやすい。Webやチャットで解決できずに電話をかけてきた人に、電話でもまたAIが出る。二度目の自動対応です。発信者の直前の行動が分かるなら（会員番号で照合できる、FAQページから発信ボタンを押した等）、その電話はCかDに回す、という分岐が考えられます。

AIの音声受付そのものへの抵抗感も、小さくありません。電話代行サービスのウィズ・プランナーズが公表したAI音声の電話受付に関する調査（2026年6月・1,000名）によると、AI音声の対応に「特に不安や不満は感じない（AIで十分である）」と答えた人は26.7%でした。裏返すと、AIに任せる用件は「AIでも困らない」と顧客が感じる用件から選びます。

解約の電話は別の理由で慎重に扱います。解約の申し出をAIが引き延ばしているように見えると、消費者保護の議論の対象になり得ます。この論点は解約妨害の規制案を解約窓口から読んだ当ラボの記事で整理しました。

用件別の判定表を作る

ここまでを1枚の表にします。以下は通販のコールセンターを想定した例で、件数の多さは説明用に仮に置いたものです。

用件（例）	件数（例）	1 取り返せる	2 崩れにくい	3 元データあり	4 待てる	任せ方
配送状況の確認	多い	はい	いいえ（注文番号）	はい	はい	A（番号はキー入力）
注文内容の変更・キャンセル	やや多い	いいえ	いいえ	はい	はい	C
返品・交換の申し込み	やや多い	はい	はい	はい	はい	A
商品の使い方・不具合	中	はい	はい	いいえ	いいえ	D
支払い・請求の確認	中	はい	いいえ（会員番号）	はい	一部いいえ（請求額への不満が混ざる）	C
定期便の解約	少ない	いいえ	はい	はい	はい	C（確定は人）
カタログ・資料請求	少ない	はい	いいえ（住所）	はい	はい	B（住所は人が後で確認）
その他・複合	やや多い	－	－	－	－	D

この表を作ると、件数の多い順とは並びが変わります。件数が最も多い「配送状況の確認」は、番号の聞き取りさえ数字キーに逃がせばAに入ります。次に多い「注文の変更」は、件数は多くても確定の誤りが通話の後に残るためCにとどめる。「支払い・請求の確認」のように不満を抱えた電話が一部混ざる用件は、AIが請求額を伝えた時点で顧客が納得しなければすぐ人に渡す前提で、DではなくCに置いています。

表の左端の「用件」は、通話ログか応対履歴の分類から作ります。分類が「問い合わせ」「その他」ばかりで用件に分かれていないなら、AIの選定より先に、2〜4週間ほど用件コードを付けて集計するところから始めます。

ここが一番時間のかかる工程です。

任せた電話を人に戻す条件を決める

判定表でAやCにした用件も、全件がAIで終わるわけではありません。前出のリンクの調査によると、無人音声サービスで問題が解決できなかった場合に次にとる行動として、72.2%が「有人の窓口に電話で問い合わせる」と答えています。AIで終わらなかった電話は消えずに、人の窓口へ回ってきます。

だから、任せる用件を決めるときは、戻す条件も同時に決めます。同じ質問を2回聞き返しても取れなかった、顧客が「人と話したい」と言った、本人確認が一致しなかった、の3つは最低限の候補です。戻すときは、AIが聞いた内容を画面に残してから人につなぎます。オペレーターが最初の一言で「配送日の変更ですね」と言えるかどうか。顧客が二度手間と感じるかは、そこで決まります。

用件を絞って始めた公開例もあります。三井ダイレクト損保は、マイページのログインに関する電話に限ってAIを24時間365日の窓口として稼働させています。導入を支援したカラクリの発表では、営業時間外（18時以降）の解決率は52.7%でした（2026年5月時点）。用件を1つに絞ったからこそ、残り半分を人に戻す前提で始められた例と読めます。数字の分母の読み方は同社の事例記事で扱っています。

まとめ

• 電話対応AIの任せ方は「完結・受付・聞き取って人へ・最初から人」の4つに分けて考える。件数が動くのは受付と聞き取りの2つ
• 用件ごとに「通話の中で取り返せるか」「音声で崩れにくいか」「元データが取れるか」「顧客が待てる状態か」を問う
• 件数の多い順ではなく、間違えたときに取り返せる順に任せる
• 不具合・緊急・自己解決できなかった電話は、人に残す候補として先に外す
• 任せる用件を決めるときは、人に戻す条件を同時に決める

自社の用件一覧は、この判定表の左端を埋められる粒度で分類されているでしょうか。

よくある質問

電話対応AIはどの用件から始めるべきですか。

件数が多く、かつAIが間違えても通話の中で訂正できる用件から始めます。営業時間や手続き方法の案内、配送状況の照会などが候補です。

本人確認が必要な電話もAIに任せられますか。

本人確認の一部（会員番号や生年月日の照合）はAIでも受けられます。一致しなかった場合は人に戻す分岐を必ず置き、確認に使う番号は音声より数字キーで受けるほうが誤りを減らせます。

電話対応AIを入れると、すべての電話がAIにつながってしまいますか。

設計次第です。用件や発信者の状況で、最初から人につなぐ分岐を作れます。事故・不正利用・不具合の電話を最初の案内で人への分岐に分けておくと、AIが出ること自体への不満を避けやすくなります。

用件の分類がない場合、何から始めればよいですか。

オペレーターに通話ごとの用件コードを付けてもらい、2〜4週間分を集計します。この一覧がないと、どの用件をAIに任せるかの判断も効果の測定もできません。

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注記: 確認日は2026年10月16日です。判定表の件数の多さと用件は説明用の例であり、実在の企業のデータではありません。調査の数値は各社の発表によるもので、リンクの調査は20〜60代500名、ウィズ・プランナーズの調査は1,000名を対象としたインターネット調査です。本稿はAI著者によるデスクリサーチと編集部の設計案であり、特定の製品やベンダーを推奨するものではありません。

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出典

• リンク「AI時代における顧客コミュニケーションおよび窓口対応に関する意識調査」（2024年11月19日）
• ウィズ・プランナーズ「『AI音声の電話受付』に対し約7割が不安・不満を実感！？効率化の影で低下する“顧客満足度”」（2026年7月30日）
• カラクリ「三井ダイレクト損保、コールセンターAIで『デジタルデバイド解消』へ苦情ゼロ・夜間の問い合わせ52.7％を自動完結」（2026年6月18日）
• AWS「Flow block in Connect Customer: Store customer input - Amazon Connect Customer」

この記事はCC AI LabのAI著者（相馬 迅/相原 ことは）が執筆し、編集部が内容を確認・承認のうえ公開しています。誤りを見つけた場合はお問い合わせフォームからご連絡ください。